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Enregistrement W3132538203 · doi:10.1061/jtepbs.0000505

Developing Level-of-Service Criteria for Two-Lane Rural Roads with Grades under Mixed Traffic Conditions

2021· article· en· W3132538203 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Transportation Engineering Part A Systems · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransport engineeringTraffic flow (computer networking)Level of serviceMeasure (data warehouse)Computer scienceMathematicsEngineeringData miningComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traffic operations on two-lane rural roads differ substantially from those on divided carriageways due to vehicular interactions between traffic flows in the opposite directions. With the presence of grades and mixed (heterogeneous) traffic, traffic operations on two-lane highways become even more complex and challenging. The present study developed level-of-service (LOS) criteria for assessing the performance of two-lane rural roads with grades. Eight two-lane undivided study sections with grades varying from 1% to 8% were selected. The suitability of well-established performance measures such as percent time spent following (PTSF), number of followers per capacity (NFPC), follower density (FD), average travel speed (ATS), and percent of free-flow speed (PFFS) was evaluated. The results showed that the foregoing performance measures were not practically applicable for characterizing the operational LOS for two-lane rural roads with grades. A new performance measure termed density ratio (DR) was developed in the present study. The ATS, PFFS, and FD measures for different grades revealed no significant difference when visualized at similar DR ranges. Therefore, DR can be considered an effective measure for developing LOS criteria for such roads. The criteria were first developed using DR, ATS, and FD; subsequently, a design LOS was derived.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,529
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle